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GROUP BY

GROUP BYとはSQL文のひとつで、SELECT文において特定の列の値が等しい行ごとに表をグループ化します。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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python groupbyによる計算方法

ta.eee

総合スコア6

GROUP BY

GROUP BYとはSQL文のひとつで、SELECT文において特定の列の値が等しい行ごとに表をグループ化します。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2020/08/25 05:16

groupbyを使って、うまく計算する方法を探しています。
以下のようなdataframeがあるとき、dateとidでグループを作り、そのグループ内で計算を行いたいと思っています。

元のdataframe
date, id, col_1, col_2
2020-04-01, 1, a1, a2
2020-05-01, 1, b1, b2
2020-06-01, 1, c1, c2
2020-04-01, 2, A1, A2
2020-05-01, 2, B1, B2
2020-06-01, 2, C1, C2

取得したい結果
2020-04-01, (a10.6 + A10.4 の値), (a20.3 + A20.7 の値)

groupbyでsumやmaxなどではなく、少し複雑な計算をさせる場合はどのようにすればよいのでしょうか?
ご教示いただけますと幸いです。
よろしくお願い致します。

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dateとidでグループを作り

というよりdateでグループ化すべきなのでは?
そのうえでidが2種類しかないなら以下のような感じでできます。

Python

1import pandas as pd 2import numpy as np 3 4df = pd.DataFrame({'date':[4,5,6,4,5,6],'id':[1,1,1,2,2,2], 'col_1':[10,20,30,100,200,300], 'col_2':[40,50,60,400,500,600]}) 5print(df) 6""" 7 date id col_1 col_2 80 4 1 10 40 91 5 1 20 50 102 6 1 30 60 113 4 2 100 400 124 5 2 200 500 135 6 2 300 600 14""" 15 16grp = df.groupby(['date']) 17for date, dfg in grp: 18 c1 = np.dot( dfg['col_1'], [0.6, 0.4]) 19 c2 = np.dot( dfg['col_2'], [0.3, 0.7]) 20 print(date, c1, c2) 21#4 46.0 292.0 22#5 92.0 365.0 23#6 138.0 438.0

投稿2020/08/25 05:41

can110

総合スコア38341

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ta.eee

2020/08/25 08:29

ありがとうございました! dateとidでグループ化しようとして、なかなかうまくいきませんでしたが、dateだけで良かったのですね。
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